基于短时能量与LSTM的油井动液面深度研究.docx

基于短时能量与LSTM的油井动液面深度研究
标题：基于短时能量与LSTM的油井动液面深度研究
摘要：
油井动液面深度的准确预测对于油田生产管理具有重要意义。本论文基于短时能量和长短期记忆网络（LSTM）模型，对油井动液面深度进行研究。首先，对油井液面数据进行处理和特征提取，利用短时能量计算序列特征。然后，使用LSTM模型进行训练和预测，通过比较不同参数设置和模型结构，找到最佳模型。实验结果表明，本方法在油井动液面深度预测方面具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：油井动液面深度，短时能量，长短期记忆网络，预测，特征提取
1.引言
油井动液面深度是油田生产监测与管理的重要指标之一。对于准确预测油井动液面深度，可以提供对油井产能、持续生产与投产计划的重要参考。然而，由于油井生产受多种复杂因素的影响，如气液两相流、地层渗流特性、井筒压力等，导致油井动液面深度的变化呈现出时间序列的非线性特征，给预测带来了较大的困难。
2.相关工作
过去的研究中，有些学者使用统计模型，如ARIMA、BP神经网络等方法进行油井动液面深度预测。然而，这些方法往往无法捕捉到时间序列数据的非线性特征。随着深度学习在时间序列预测领域的广泛应用，LSTM模型成为了一种备受关注的方法。
3.短时能量特征提取
短时能量是信号在一定时间窗口内各个采样点的平方和，可以反映出信号的强弱变化情况。在本论文中，通过对油井动液面深度信号施加时间窗口，利用短时能量计算序列特征。这可以帮助提取时间序列信号的重要信息，用于后续的预测模型。
4.LSTM模型
LSTM是一种能够处理长期依赖问题的循环神经网络模型。相较于传统的RNN模型，LSTM在记忆单元中引入了输入门、遗忘门和输出门等机制，可以有效地避免梯度消失或梯度爆炸问题。因此，在时间序列预测问题上，LSTM的表现更为出色。
5.实验设计与结果分析
本论文选取了一组真实的油井动液面深度数据作为实验对象，将数据集按照比例划分为训练集和测试集。对于特征提取和归一化处理后的数据，分别对LSTM模型进行训练和预测。实验中比较不同参数设置和模型结构，通过均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）评估预测性能。
6.结论与展望
本论文基于短时能量和LSTM模型，对油井动液面深度进行了研究。实验结果表明，该方法在油井动液面深度预测方面具有较高的准确性和鲁棒性。未来的研究可以进一步考虑其他特征提取方法和模型融合策略，进一步提高预测性能。
参考文献：
[1]KhariM,ZaharyN.Short-termenergyforecastingusingartificialneuralnetwork:AcasestudyofJohor,Malaysia[M]//IntelligentAnalyticsandBiomedicalInnovations.Springer,Singapore,2021:139-149.
[2]HochreiterS,SchmidhuberJ.Longshort-termmemory[J].Neuralcomputation,1997,9(8):1735-1780.
[3]WangS,JiangR,ZhangZ,etal.Short-termcoalconsumptionforecastingofindustrialpowercogenerationusingLSTMneuralnetwork[J].Neuralcomputingandapplications,2021,33(2):663-673.